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申请/专利权人:浙江大学医学院附属第一医院
摘要:本发明公开了一种基于原发性肝癌基因分类和肝癌组织能量代谢的预后分析方法,获取的肝癌样本的临床表型数据、表达谱数据、基因CNV和SNV突变数据;计算肿瘤样本4种代谢途径的样本评分,确定若干最佳分类;分析若干最佳分类代谢途径表达、基因突变、临床表型、免疫特征的差异性,再综合分析结果,建立原发性肝癌预后分析模型。本发明优点在于通过大数据分析技术构建原发性肝癌基因分类器,确定原发性肝癌的分子亚型,并分析原发性肝癌分子亚型的代谢途径表达差异、基因突变差异、临床表现差异和免疫差异,从而建立原发性肝癌预后分析模型,用于准确预测原发性肝癌的预后,并为揭示原发性肝癌能量代谢模式和肿瘤微环境提供研究基础。
主权项:1.一种基于原发性肝癌基因分类和肝癌组织能量代谢的预后分析方法,其特征在于:包括以下内容:S1,获取肝癌样本的临床表型数据、表达谱数据、基因CNV突变数据和SNV突变数据;S2,使用GSVA包的ssGSEA方法,计算肿瘤样本的4种代谢途径样本评分;S3,使用ConsensusClusterPlus包对所述4种代谢途径样本评分进行一致性聚类;S4,计算一致性矩阵和一致性累积分布函数确定若干最佳分类;S5,分析在4种代谢途径中所述若干最佳分类间基因表达的差异性;S6,分析若干最佳分类间所述基因CNV突变数据和所述SNV突变数据的差异性;S7,分析若干最佳分类间所述临床表型数据的差异性;S8,分析若干最佳分类间免疫特征的差异性;S9,综合上述步骤的分类和差异性分析结果,建立原发性肝癌预后分析模型。
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百度查询: 浙江大学医学院附属第一医院 基于原发性肝癌基因分类和肝癌组织能量代谢的预后分析方法
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